稀疏度自适应回溯追踪算法改进

针对压缩感知重构算法中信号稀疏度未知和步长大小固定的问题,提出一种新的压缩感知信号重构算法,即基于弱选择的稀疏度自适应回溯追踪（SPWAMP）算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与回溯思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,利用阈值方法选取预选集,通过变步长更新支撑集原子个数并结合回溯思想剔除不可靠原子,最终实现信号精确重构。仿真结果表明,当信号稀疏度K达到65时,该算法重构精度相对稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法提高了40%,而此时正交匹配追踪（OMP）算法、子空间追踪（SP）算法和分段弱选择正交匹配追踪（SWOMP）算法已无法实现重构。因此,该算法相对其它同类算法提高了信号重构精度。     

地面干扰源定位问题中飞机参数估计新方法

民航地空通信受到无线电干扰会严重危机民航飞机的正常飞行。发射信号经过飞机反射后的回波信号中包含了与目标有关的多普勒频率信息,通过对多普勒频率信息检测便可以实现对目标的定位。但是怎样获得飞机的实时状态信息成为另一个研究的重点。本文在地面干扰源定位的研究背景下,提出了一种估计飞机运动状态信息的新方法。首先提出一个新的回波信号模型。并采用二维MUSIC算法实现了目标的二维角的联合估计。进一步,根据阵列模型中的几何关系,实现了对目标的运动状态及空间位置估计,从而实现了对飞机状态信息的准确的实时估计,为后续地面干扰源定位打下良好的基础。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于OpenCV的视频图像梯形畸变实时校正方法

在拍摄视频时,由于拍摄位置、方向等因素的限制,拍摄的图像常常会出现梯形畸变．通过分析数字图像梯形畸变产生的机制并考虑到实际环境的复杂度对校正效果的影响,提出一种在VC＋＋环境下调用OpenCV库函数实现实时校正视频图像梯形畸变的方法．该方法首先利用人工标定的方式提取梯形畸变图像的边缘轮廓：然后利用轮廓顶点坐标,计算各顶点在校正后图像上对应顶点坐标,再通过顶点坐标求得畸变校正矩阵;最后对畸变图像进行校正．实验表明,该方法能够快速有效地进行实时校正,具有较强的鲁棒性．     

一种基于核岭回归与卡尔曼滤波的定位算法

传感器定位技术作为无线传感器网络的重要课题之一,为实现目标实时定位,提出一种基于核岭回归与卡尔曼滤波的定位算法。该算法在离线阶段使用核岭回归算法（KRR）对无线位置指纹数据库进行训练,从而得到一个可反映信号强度指标（RSSI）与位置坐标之间映射关系的函数|在线阶段先利用离线阶段得到的函数对目标进行粗定位,再结合卡尔曼滤波（KF）方法对目标进行精确定位。实验结果表明,在真实室内办公环境下,相比 KNN 算法与核函数（Kernel）算法,该算法能实现更好的定位精度,平均定位误差为 1.898 3m。     

基于RSSI测距模型优化算法研究

RSSI定位方法已成为近年来研究热点,基于测距的RSSI定位算法本身具有一定缺陷,无线信号在传播过程中由于受到环境中各种高斯白噪声的干扰,致使获取的RSSI值会在某一中心值上下波动,极大影响了定位的实效性、准确性。为提高室内环境的定位精度,提出一种基于RSSI的高斯—卡尔曼滤波优化。先用极大似然估计得出RSSI测距模型的修正参数,然后使用最小二乘法（LSM）初步估计所求定点的坐标,最后利用高斯 卡尔曼滤波对计算出来的定位节点坐标和参数进行优化,利用Matlab实验仿真结果表明,算法具有定位误差小、精度高的明显特点。     

一种新的疲劳驾驶检测算法—NMEAR

提出了NMEA R(归一化平均眼睛高宽比)的疲劳驾驶检测方法.采用HOG+SVM算法实现了人脸检测,并利用Dlib工具箱的关键点检测器实现了人脸68个关键点定位.通过切片技术提取了双眼12个坐标点,利用坐标点的相对位置计算出人眼实时的高宽比(EA R),并利用最大高宽比对EA R进行归一化并求均值,得到NMEAR.最后...     

基于小波域抗几何攻击的盲检彩色水印算法

提出了一种基于SIFT（尺度特征变换）特征点校正几何参数的小波域盲检彩色图像水印算法。该算法利用彩色图像RGB提取特征点,估计几何参数校正几何攻击的彩色图像,从而提取受攻击的水印信息。利用Matlab6.5实验平台实现算法,实验结果表明该算法对几何攻击具有较好的透明性和鲁棒性。     

概念图的布局算法研究

概念图是一种有效的知识可视化工具,而概述图的布局是影响其信息传递能力的重要因素,因此布局算法是实现概念图工具的重要技术基础.本文在Sugiyama层次布局算法的基础上,针对概念图的特点和布局要求,提出了一种概念图的布局算法：首先对概念图的概念节点和关系节点进行简化处理,然后应用Sugiyama层次布局算法的第一步（分层）,并对图中的关系节点进行特殊处理,调整分层,最后应用Sugiyama层次布局算法的“交叉减少”和“坐标分配”模块,得出概念图各个节点（包括概念节点、关系节点和虚拟节点）的坐标,最终得出概念图的布局.该算法已通过编程实现,并成功应用于我们自主研发的概念图工具软件中.     

基于OPENCV平台的运动物体跟踪与轨迹生成研究

在比赛项目中,对运动员进行跟踪和分析,精确计算运动员的体能消耗和状态是十分必要的。一个新兴的交叉学科SportsIT,就是利用先进的计算机图形图像技术来分析各种比赛时运动员状态。在此背景下,利用OPENCV平台,实现运动物体的实时跟踪,生成轨迹和长度。实现了对艺术体操运动进行识别和追踪,生成运动轨迹。首先采用camshift方法进行跟踪,当遇到相似的背景导致跟踪失败时,采用帧间差分算法对运动物体再次识别,在出现多个候选运动目标中挑选出距离跟踪失败坐标点最近的运动目标,找回跟踪物体。     

基于相关滤波器的视频跟踪算法与仿真

为解决视频跟踪中目标旋转、形变、光照等导致目标丢失问题,提出了一种相关滤波器跟踪算法,该算法利用局部信息,对目标多次训练获取滤波器,再经相关运算对目标位置进行估计,并在线实时更新滤波器。仿真实验表明,该算法具有快速、简单、鲁棒等特点,能够实现对运动目标的实时跟踪。     

借助质心解决复杂的多质点问题

对不能视为整体的多质点体系统,借助质心可以化繁为简,因为质心的加速度只与合外力有关,与内力无关。以下从三个方面举例说明。质心的位置坐标:r_c=m₁r₁+m₂r₂+…m_nr_n/m₁+m₂+…m_n等号两侧同时对时间求导,可得质心的速度:v_c=m₁v₁+m₂v₂+…+m_nv_n/m₁+m₂+…+m_n再次对时间求导,并结合系统牛顿运动定律,可得质心运动定律:F_合=（m₁+m₂+…+m_n）a_c即外力相当于都作用在质心上,合外力改变质心的运动状态,也就是说质心的加速度与内力无关。以下从相对于质心做简谐运动来举例说明。例题如图1所示,两质量相等的物块A、B通     

基于符号检测辅助的MMSE与LS干扰对齐算法研究

干扰对齐（IA）是一种有效消除干扰的管理机制。为了彻底消除干扰信号对期望信号的影响,通过预编码技术处理使干扰在接收端重叠,使接收端的干扰信号与期望信号有效分开。在传统最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）算法和最小二乘（least square,LS）算法基础上,提出基于符号检测辅助的最小均方误差（Symbol Detection Aided Minimum Mean Square Error,SDA-MMSE）算法和最小二乘（Symbol Detection Aided Least Square,SDA-LS）算法。分别基于传统算法和改进算法进行迭代计算,通过仿真可看出SDA-MMSE算法的MSE较SDA-LS算法的MSE降低约20%。理论分析与仿真结果表明,改进算法较传统算法具有更好的系统性能,且SDA-MMSE算法系统性能最优。     

基于iBeacon的高校图书馆室内定位技术的研究与实现

文章通过分析现有室内定位技术的不足,引出iBeacon技术的优势,明确了基于iBeacon室内定位的实现过程,并结合高校图书馆的实际情况,构建了基于iBeacon位置定位的两种算法模型：路径损耗模型和三边测量算法,并结合实地进行实验模拟,通过随机选的10个非参考位置测量的数据,利用文中提出的算法模型计算得出的坐标与实例模拟的样本库数据进行比对,结果表明坐标偏差属于误差允许范围内,可以应用于室内定位中,从而节省了读者时间,提高了读者的阅读体验值.     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定 coi5 作为小波基进行分解,选取分解尺度为 8 层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了 21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了 2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。     

鲁棒性模糊C-均值聚类算法

针对模糊C-均值聚类算法（FCM）在参数输入受人为限定,且在系统应用中易受噪声或孤立点数据的干扰等缺点,提出一种鲁棒性FCM聚类算法（RFCM）,以降低噪声或孤立点的影响。     

浅析基于TOA／TDOA的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络中的关键技术,明确传感器节点位置才能实现对目标的定位和追踪。介绍了几种无线传感器网络的节点定位算法,并对基于信号到达时问定位算法（Time Of Arrival,TOA）和基于信号到达时间差定位算法（Time of Difference Of Arrival,TDOA）进行了详细分析,给出了基于两种算法的详尽测距、定位过程。     

改进 K 均值聚类的不平衡数据欠采样算法

传统欠采样方法在处理不平衡数据问题时只考虑多数类样本的绝对位置而忽略了其相对位置,从而使产生的平衡数据集存在边界模糊问题。提出一种改进 K 均值聚类的不平衡数据欠采样算法（UD-PK）。该算法首先利用改进的 PSO 算法迭代寻找全局最优解作为 K-means 聚类所需初始值,然后通过 K-means 进行聚类,再按照每个类别中多数类与少数类的比例定义所取多数类样本个数,并根据多数类样本与簇心距离择优选择参与平衡数据集构造。在 UCI 数据集上的对比试验表明,该算法在少数类准确率上较一些经典算法有很大提升。     

基于BM算法的视觉匹配验证

双目立体匹配算法在非接触测量方面的优异表现,使其在机器人的图像识别领域得到了广泛的应用。文章采用局部立体匹配算法中的字符串搜索（BM）算法,将双目摄像头采集的图像对经过立体匹配、校正后得出深度图,由此得出被测物体与摄像头之间的距离,并与实际测量距离进行比较,以检验算法的准确性。在此基础上改变光照强度和测量距离来检测算法的适用性。实验结果表明,BM算法适用于距离小于1.5 m范围内的物体的测量,且该算法对光照强度要求不高,说明BM算法可以应用到双目视觉系统,用于对实际场景的识别。     

基于QR分解的OMPR算法快速实现

正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit）因其理论分析完备,且能够快速实现,从而成为解决压缩感知重构问题的重要工具之一。OMPR（Orthogonal Matching Pursuit with Replacement）算法是OMP算法的加强,在理论分析和数值试验中均是性能最卓越的贪婪追踪算法之一。然而OMPR算法在每次迭代中仍然需要利用矩阵求逆运算,时间代价巨大。利用矩阵的QR分解和Givens变换的相关性质,提出OMPR QR算法。理论分析表明,OMPR QR算法在数学上完全等价于OMPR算法,且仿真实验表明,在大数据量下其每次迭代的时间代价远远小于OMPR。     

基于PSO优化的模糊自适应PID算法在照明控制系统中的应用

日光具有时变性及易干扰性,为使日光得到充分合理的利用,实现智能照明系统更有效的控制,提出一种基于粒子群算法（PSO）优化的模糊自适应PID算法,通过PSO算法得到最优PID初始参数,并利用模糊规则对参数进行自适应修正。仿真结果表明,与普通PID算法相比,该算法在最优化初始参数的基础上,上升时间、超调量和稳态时间等指标均得到明显的改善,增强了系统的响应性、稳定性和鲁棒性,具有良好的应用前景。